杨 江,侯 敏,王 宁

(1. 中国传媒大学 文学院,北京 100024; 2. 中国传媒大学 有声媒体语言分中心,北京 100024)

1 引言

随着我国互联网事业的迅速发展，网络作为一种新型媒体不但成为各种社会思潮、利益诉求和意识形态较量的场所，而且也是民众评议时政、谈是论非、交流观点的集散地。有关网络舆情监测的研究由此引起研究人员的重视。网络舆情监测中一个重要的内容是对各种言论进行倾向性分析，利用计算机自动地挖掘和处理文本中的观点、情感、态度、倾向等主观性信息，这类研究又称作“情感分析”或“观点挖掘”。近年来，由于在观点搜索、舆情分析、产品推荐、自动问答系统等诸多领域有着重要的应用，倾向性分析越来越受到人们的关注。

倾向性分析以主观性文本为处理对象。主观性文本“主要描述了作者对事物、人物、事件等的个人(或群体、组织等)想法或看法”[1]。其中，评论文是一类典型且常见的主观性文本，它针对具体的人、物、事件，就其有关方面做出主观的批评议论。评论文，尤其是新闻评论，是社会舆论的集中反映。因此，评论文的倾向性分析对网络舆情监测具有重要的价值和意义。

2 相关工作

目前倾向性分析通常在词语、句子和篇章3个语言层级上展开，所采用的技术主要有基于语义的方法和基于机器学习的方法。基于语义的方法认为倾向性本质上是一种语义，一般可以从计算词语的倾向性开始逐级获得句子和篇章的倾向性。基于机器学习的方法则把倾向性分析看作一类特殊的分类问题，关键的环节在于构造合适的分类器以及选择恰当的特征。……